Gemini 3.8 Flash vs Kimi K3
Welches Modell, wann
Beide Modelle teilen sich dasselbe Kontextfenster von 1048576 Token, sodass sich die Unterscheidung auf Preis, Modalitäten und Output-Länge reduziert: gemini-3.8-flash kostet $0.75 beim Input und $3.75 beim Output gegenüber $3 und $15 für kimi-k3, was das Modell von Google auf beiden Seiten 4x günstiger macht, plus 4x günstiger bei Cache-Reads ($0.075 vs $0.3). Wählen Sie gemini-3.8-flash für kostensensible Arbeiten mit hohem Volumen oder wenn Sie neben Text und Bildern auch Audio und Video als Input benötigen. Wählen Sie kimi-k3, wenn eine einzelne Antwort sehr lang sein muss, da sein maximaler Output von 1048576 Token das Limit von 65536 bei Flash in den Schatten stellt; beachten Sie, dass sein Reasoning nicht deaktiviert werden kann.
Benchmarks
5 bei beiden gemessen.
Herstellerangaben: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preise
| Gemini 3.8 Flash | Kimi K3 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M Token | $0.75 | $3 | 0.25× |
| Output / 1M Token | $3.75 | $15 | 0.25× |
| Cache-Read / 1M Token | $0.075 | $0.3 | 0.25× |
Preise aus dem Live-Katalog zum Zeitpunkt des Builds; jede Modellseite enthält die aktuelle Übersicht.
Wo sie stehen - Eingabepreis pro 1M Tokens über alle 71 Chat-Modelle mit dieser Abrechnungseinheit (logarithmische Skala)
Fähigkeiten
| Gemini 3.8 Flash | Kimi K3 | |
|---|---|---|
| Tool-Nutzung | ja | ja |
| Thinking-Kontrolle | ja - Regler des Anbieters nicht veröffentlicht | immer aktiv |
| Strukturierte Ausgabe | ja | ja |
| Prompt-Caching | implizit + explizit | implizit (automatisch) |
| Cache-Lebensdauer | nicht veröffentlicht | nicht veröffentlicht |
| Minimales gecachtes Präfix | 4096 Tokens | nicht veröffentlicht |
Spezifikationen
| Gemini 3.8 Flash | Kimi K3 | |
|---|---|---|
| Input-Modalitäten | Text Bild Audio Video | Text Bild Video |
| Ausgabemodalitäten | Text | Text |
| Veröffentlicht | 2026-09-02 | - |
| Wissensgrenze | 2026-03 | - |
| Kontextfenster | 1M | 1M |
| Maximaler Output | 66K | 1M |
| Thinking-Parameter | - | reasoning_effort (top-level; the thinking object is not accepted) |
| Zulässige Werte | - | reasoning_effort
|
| Standardwert | - | max |
Die Spezifikationen sind aus der Dokumentation der jeweiligen Anbieter übernommen; eine Zeile, die ein Anbieter nicht veröffentlicht, wird weggelassen und nicht abgeleitet. Vollständige Quellen: Gemini 3.8 Flash · Kimi K3
Ein Prompt, beide Modelle - gemessen über das Gateway
Gemini 3.8 Flash bestanden · 3 sentences
When we enabled reasoning, the model began generating hidden "thinking tokens" to work through logic step-by-step before producing a final answer. Because AI vendors bill for every single token processed—visible or not—this internal deliberation dramatically inflated our billable volume per query. In short, while our total number of user requests remained flat, the cost per transaction doubled to buy higher accuracy on complex tasks.
Ausgabe 705 tok (+624 Denken) Latenz 6.4 s
Kimi K3 bestanden · 3 sentences
Reasoning models don't just answer questions—they "think" first, generating long internal chains of step-by-step logic before producing a response. Those hidden thinking steps are billed as output tokens (the most expensive kind, typically 3–5x the price of input tokens), and a single query can generate thousands of them even when the visible answer is only a paragraph long. So you're paying for dramatically more compute per request: the bill doubled because the model does far more work behind the scenes, not because usage increased.
Ausgabe 755 tok (+637 Denken) Latenz 20.8 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze - abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, die die Token-Zähler unten offenlegen.
Gemini 3.8 Flash bestanden · 8/8 cases
Here is the corrected function: ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` ### Explanation of the Bug The original function counted equal-neighbor transitions rather than the actual items making up each run. Because `cur` started at `0` (and was reset to `0` on mismatches), every run was undercounted by one: single-element lists returned `0` because the loop never executed, and any subsequent run—including those ending at the last index—recorded a count of $N - 1$ instead of $N$. The fix handles empty input upfront, initializes both `cur` and `best` to `1` (since any single element forms a run of length 1), and resets `cur` to `1` whenever a new run begins.
Ausgabe 1393 tok (+1149 Denken) Latenz 10.1 s
Kimi K3 bestanden · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The bug is a fencepost error: `cur` counts *matching adjacent pairs* rather than *items in the run*, because it starts at 0 and only increments when `xs[i] == xs[i - 1]`. A run of length L contains L−1 equal pairs, so every run was undercounted by exactly one. For a single-element list (a run of length 1) the loop never runs and the function returns 0 instead of 1; likewise any run ending at the last index — e.g. the two `2`s in `[1, 2, 2]` — reported 1 instead of 2, making it look like no run existed at all. […]
Ausgabe 1837 tok (+1547 Denken) Latenz 47.2 s
Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.
Gemini 3.8 Flash bestanden · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null } ```
Ausgabe 3989 tok (+3932 Denken) Latenz 30.4 s
Kimi K3 bestanden · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
Ausgabe 924 tok (+863 Denken) Latenz 25.9 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.
Gemini 3.8 Flash bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Why pay multiple model providers for the exact same output? Introducing Universal Prompt Cache, our latest API gateway capability engineered to cut compute expenses and drop inference latency. When your application makes a call, the gateway inspects a central memory layer before routing traffic to external LLMs. If an identical query was previously processed by OpenAI, Anthropic, or Mistral, our gateway returns that response immediately. This shared cache eliminates duplicate token fees and insulates your production apps from vendor rate limits or unexpected downtime. Developers can easily customize expiration settings, enforce strict data privacy controls, and configure invalidation logic across every endpoint. Stop wasting your budget on repeated queries. Enable prompt caching in your dashboard to accelerate your pipeline today.
Ausgabe 3833 tok (+3688 Denken) Latenz 21.8 s
Kimi K3 bestanden · 120 words, 0 banned, 1 question
Meet Prompt Cache, a new API gateway capability that stores prompt responses and serves them across OpenAI, Anthropic, Google, and Azure endpoints. It matches requests by model, prompt hash, tools, temperature, and tenant policy, so repeated work returns fast while sensitive contexts stay isolated. Teams set TTLs, stale rules, encryption scopes, and bypass flags per route. Analytics show hit rate, latency saved, token spend avoided, and drift risk by provider. What changes for developers? Keep one integration, add cache headers, and watch fallback logic respect consent, residency, and audit needs. During rollout, canary keys compare fresh answers with cached copies before promotion. Prompt Cache cuts vendor calls, steadies p95 latency, and gives platform owners controls for cost, quality, and compliance.
Ausgabe 1527 tok (+1354 Denken) Latenz 37.9 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.
Mit einer Zeile zwischen ihnen wechseln
Beide IDs befinden sich in jedem Tab unten - das hervorgehobene Zeilenpaar ist die einzige Änderung. Gleicher Endpunkt, gleicher Schlüssel, gleiche Request-Struktur.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gemini-3.8-flash",
# model="kimi-k3", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gemini-3.8-flash",
// model: "kimi-k3", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.8-flash",
# "model": "kimi-k3", # diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gemini-3.8-flash",
// Model: "kimi-k3", // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gemini-3.8-flash")
// .model("kimi-k3") // diese Zeile einkommentieren, die darüberliegende auskommentieren
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Welches ist günstiger, Gemini 3.8 Flash oder Kimi K3?
Gemini 3.8 Flash ist günstiger bei input / 1m token ($0.75 vs. $3, 4.0× Unterschied). Andere Zeilen können in die andere Richtung deuten - die obige Tabelle enthält alle Daten, und die tatsächlichen Kosten hängen von Ihrem Mix ab.
Kann ich Gemini 3.8 Flash gegen Kimi K3 ohne zwei Integrationen A/B-testen?
Ja. Beide werden über denselben OpenAI-kompatiblen Endpunkt mit einem API-Schlüssel bereitgestellt - der Wechsel ist eine einzeilige Änderung des Modell-Strings, sodass Sie einen Bruchteil des Traffics an jedes Modell leiten und die Rechnungen direkt vergleichen können.
Unterstützen Gemini 3.8 Flash und Kimi K3 Prompt-Caching?
Ja - beide berechnen Cache-Reads günstiger als ihre Eingaberate, sodass Warm-Prefix-Workloads weniger kosten, als die Listenpreise vermuten lassen. Die genauen Zeilen für Cache-Reads befinden sich in der obigen Preistabelle.